這本書的編排方式，讓我聯想到大學時代讀的參考書，就是那種每個章節都寫得非常完整，但邏輯銜接上稍微有點生硬的感覺。你翻到特定章節，它會把那個技術點給你拆解得非常透徹，包括歷史淵源、數學推導，甚至是不同演算法之間的優缺點比較，都寫得非常詳盡，這點對於要做學術研究或是需要撰寫技術規格書的人來說，簡直是寶庫。不過，對於我們這種實務工作者，想知道「我該怎麼選用這個演算法來解決我眼前的問題」，它提供的指引就比較間接瞭。很多時候，讀完一個章節，我還是得自己迴頭去網路上找對應的軟體函式庫實作，然後再對照書本上的理論。如果書中能多一些整閤性的「專案導嚮」的章節，把視覺係統的建立流程從頭到尾跑一遍，或許對剛入行的人會更有幫助，更能建立起一個完整的知識架構。
评分坦白說，這本書的厚度讓我有點卻步，但內容的紮實度確實讓人佩服。不過，我個人覺得，對於目前快速迭代的技術市場來說，這本書的更新速度可能跟不上。視覺技術，特別是軟體和演算法部分，變化速度快得嚇人。書中介紹的一些經典方法論固然是基石，但如果沒有提及最新的硬體發展，比如新型態的ToF（Time-of-Flight）感測器，或者高速運算單元（如FPGA或專用AI晶片）在視覺係統中的整閤，會讓人覺得內容有些「年代感」。我翻閱時，一直在找尋關於3D重建或者即時動態場景分析的深入探討，但感覺這類前沿、對運算要求極高的部分，似乎隻是一帶而過，沒有像對傳統2D影像處理那樣下苦功去深入剖析。這本書的受眾可能更偏嚮於需要建立傳統工業自動化視覺係統的技術人員，對於追求尖端應用的開發者來說，可能需要搭配其他更專注於AI模型訓練或新興感測器的書籍一起閱讀。
评分說真的，剛拿到這本書的時候，我本來還蠻期待的，畢竟標題聽起來就很「前沿」，想說或許能學到一些最新的深度學習在影像處理上的應用。畢竟現在大傢都在談什麼捲積神經網路（CNN）是不是能讓機器看東西更像人眼。可是，這本書的調性比較偏嚮傳統的影像處理方法論，像是邊緣偵測、特徵提取這些比較基礎的演算法，都有很詳盡的介紹。這當然沒錯，基礎紮實很重要，但對於已經對這些基本概念有概念的讀者來說，會覺得內容稍微有點「溫吞水」，缺乏那種讓人眼睛一亮的突破性內容。書裡舉的例子也偏嚮工業檢測的傳統場景，雖然穩健，但就是少瞭點現代感。我比較希望看到的是如何用這些視覺技術去解決一些比較「聰明」的問題，而不是單純的瑕疵判斷。如果作者能多加入一些關於AI視覺框架（像是TensorFlow或PyTorch）的實戰範例，對現在的工程師來說，吸引力會大增不少。
评分這本書，老實講，我在書店裡翻瞭一下，還真有點摸不著頭緒，它給我的感覺就像是走進一個超級複雜的電子零件倉庫，到處都是密密麻麻的電路闆和看不懂的參數。坦白說，我對電子學不是特別在行，所以書裡那些關於感測器精準度、光學設計的細節，對我這種搞設計企劃的來說，簡直就是天書。我原本是希望能夠找到一些比較偏嚮應用麵的介紹，比如說機器視覺怎麼幫忙工廠提高良率，或者在無人載具上的實際案例，畢竟現在AI和自動化這麼夯，大傢都很關心這些技術到底怎麼落地。結果這本書比較像是教科書的風格，把底層的數學原理和硬體規格寫得非常紮實，雖然能感覺到作者的專業度非常高，但對於想快速掌握「它能做什麼」的讀者來說，門檻實在有點高。讀起來的體驗就是，你需要有相當的電子背景知識，不然光是理解名詞解釋就要花掉一半的時間，實在是需要一點毅力纔能啃完。
评分我是在咖啡廳邊聽著輕音樂邊試圖閱讀這本書的，結果發現這根本就是一項需要全神貫注的任務。它的敘事風格非常學術化，幾乎沒有任何幽默感或生活化的比喻來輔助理解那些複雜的概念。舉例來說，當講到影像濾波器的時候，它可能用好幾個段落去證明公式，但缺乏一個簡單的圖像比喻來解釋「這個濾波器到底把影像的哪個部分增強或削弱瞭」。對於我這種偏好「先理解概念，再鑽研細節」的讀者來說，這種寫法讀起來會有點吃力，很容易在大量的公式和符號中迷失方嚮。如果作者能用更生動的方式，比如穿插一些實際工廠或醫療領域的維度對照，讓讀者能夠直觀地感受到這些抽象技術背後的物理意義，那閱讀體驗絕對會大幅提升。畢竟，工具書如果不好讀，再好的內容也很難被有效吸收，這本書在「如何讓讀者讀下去」這方麵，還有很大的進步空間。
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